1樓：瑛夫科技
首先建立兩個變數如x，y，把資料錄入進去（兩列），在analysis裡頭，選correlate，分別把x，y放進去，點ok就可以得到結果。
2樓：封琴瑟煙雨冢
1、首先,大家平時理
bai解的變
du量是單緯的,而不是你說的多zhi維的dao.因此,對spss而言,x1、專x2、x3、y1、y2、y3分別是6個變數.
2、spss的相關性分屬析中可以分別統計這6個變數間的相關性.通過他們之間相關性的計算,你或許可以得到你所說的x與y之間的相關性,但這種相關性只是你推測的定性描述而已,是不能定量描述的.
3、主成分分析,目的是將分析物件的多個維度簡化為少數幾個維度,方便分析,這樣做的前提是維度很多且其中的多個維度之間有較強的相關性.而不是你想象的可以把x1、x2、x3降維成一個變數,因為只有三個維度,已經很少了,這三個維度可以做降維分析的可能性幾乎沒有.
4、迴歸分析,只有一個因變數,可以有多個自變數,最終算得因變數與自變數間的迴歸關係.
估計你只是自己想象了一個例子,實際中一般是不會有這樣的分析案例的.
3樓：匿名使用者
1、首先,大家bai平時理解的du變數是單緯的,而不是你說的zhi多維dao的.因此,對spss而言,x1、版x2、x3、y1、y2、y3分別是6個變數.
2、spss的相關權性分析中可以分別統計這6個變數間的相關性.通過他們之間相關性的計算,你或許可以得到你所說的x與y之間的相關性,但這種相關性只是你推測的定性描述而已,是不能定量描述的.
3、主成分分析,目的是將分析物件的多個維度簡化為少數幾個維度,方便分析,這樣做的前提是維度很多且其中的多個維度之間有較強的相關性.而不是你想象的可以把x1、x2、x3降維成一個變數,因為只有三個維度,已經很少了,這三個維度可以做降維分析的可能性幾乎沒有.
4、迴歸分析,只有一個因變數,可以有多個自變數,最終算得因變數與自變數間的迴歸關係.
估計你只是自己想象了一個例子,實際中一般是不會有這樣的分析案例的.
4樓：匿名使用者
首先建立兩個變數如x，y，把資料錄入進去（兩列）。
5樓：polaris北斗
資料擬合？最小二乘法比較常用
怎樣用spss分析這兩組資料的相關性
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